11、并行管道:提升数据处理效率的利器

并行管道:提升数据处理效率的利器

在数据处理和分析的过程中,我们常常会遇到需要多次运行相同命令或管道的任务。例如,抓取数百个网页、进行数十次 API 调用并转换其输出、为一系列参数值训练分类器,或者为数据集中的每对特征生成散点图等。这些任务都涉及到一定形式的重复操作。

串行处理

在深入探讨并行化之前,我们先了解一下串行循环。掌握串行循环是很有必要的,因为它的功能始终可用,其语法与其他编程语言中的循环非常相似,而且能让我们更好地理解和欣赏 GNU Parallel 工具。

对数字进行循环

假设我们需要计算 0 到 100 之间每个偶数的平方。可以使用命令行计算器工具 bc 来完成这个任务。计算 4 的平方的命令如下:

$ echo "4^2" | bc
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对于一次性计算,这种方法很完美。但如果要计算 0 到 100 之间所有偶数的平方,手动修改命令并执行 51 次显然是不现实的。这时,我们可以使用 Bash 的 for 循环来让计算机自动完成这项工作:

$ for i in {0..100..2}  
> do
> echo "$i^2" | bc      
> done | tail           

上述代码中,Bash 的花括号扩展功能会将 {0..100..2} 转换为一个以空格分隔的列表:

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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